The main purpose of this monograph is to present a concept of the analysis of the invisible hand of the market paradigm which has become classic concept in the theory of economics. The work presents the approach which is based on collective intelligence computational model usage together with its measure – IQS, which is used to measure the effect of the invisible hand process.
As a result of the author’s work the agent based simulation model has been proposed and successfully implemented which adapts mathematical models derived from microeconomics to model market participant’s behaviour. The proposed system is based on layered architecture in which the higher level layer is agent-based whereas the lower layer – computational layer – uses molecular model of computation introduced by collective intelligence ([107]).
The theoretical part of this monograph contains the review of the invisible hand paradigm – both from modern and traditional perspective. This part contains also the review of collective intelligence models used in computer science which include very popular and widely used algorithms based on the behaviour of the social structures of ants, bees, birds and mammals (eg. ACO [28]).
Practical aspects of the presented approach are elaborated in the second part of the monograph. This part starts with the review of agent-based model with special emphasis on M-Agent ([15]) architecture which is used to define formal model of the simulation system. Then, it was proposed to transform the model thus described into a molecular computational model used by collective intelligence. The model has been implemented and some experiments have been performed focused on measuring the effect of the invisible hand process. In the authors opinion, the approach presented in the monograph opens new way to the analysis of such process. The further research paths are briefly described at the end.
Głównym celem niniejszej pracy jest przedstawienie koncepcji analizy, klasycznego w ekonomii, paradygmatu niewidzialnej ręki rynku z wykorzystaniem modelu obliczeniowego kolektywnej inteligencji oraz metryki przez niego dostarczanej IQS do pomiaru efektów działania niewidzialnej ręki rynku. W wyniku prac autora stworzony został agentowy system symulacyjny rynku, który do opisu zachowania pojedynczego agenta oraz interakcji między agentami wykorzystuje modele matematyczne dostarczane przez mikroekonomię. Zaprojektowany system symulacyjny posiada architekturę warstwową, w którym warstwę wyższą stanowi warstwa agentowa natomiast warstwę niższą (obliczeniową) molekularny model obliczeń, który jest powszechnie wykorzystywany w badaniach nad naturą kolektywnej inteligencji ([107]). W części teoretycznej pracy przedstawiono rozważania dotyczące historii pojęcia niewidzialnej ręki rynku – przedstawiono zostały zarówno ujęcie historyczne, jak i współczesne. Ponadto w części tej omówiono kwestie związane z przejawami kolektywnej inteligencji w naturze oraz popularne algorytmy, które są wzorowane na obserwacji zjawisk zachodzących w naturze w strukturach społecznych owadów, ptaków oraz ssaków (np. ACO [28]). W drugiej części pracy, mającej charakter bardziej praktyczny, omówiono podejście agentowe do tworzenia modeli symulacyjnych ze szczególnym uwzględnieniem modelu M-Agenta ([15]). Ponadto na podstawie rozwiązań zaproponowany został model formalny systemu symulacyjnego rynku, który następnie został zaimplementowany i wykorzystany do przeprowadzenia symulacji procesów niewidzialnej ręki rynku oraz pomiarów ich działania. W ocenie autora zaproponowane podejście otwiera nową drogę w analizie paradygmatu niewidzialnej ręki rynku – propozycja dalszych kierunków badań znajduje się w zakończeniu.
Książka z serii "Rozprawy Doktorskie. Monografie"
- Spis treści
-
Streszczenie 8
Summary 9
1. Introduction 13
2. The Invisible Hand of the Market paradigm 18
2.1. The Invisible Hand of the Market mechanism in the historical perspective 18
2.2. Criticism of the Invisible Hand of the Market concept 23
2.3. The contemporary perspective of the Invisible Hand of the Market 25
3. Collective Intelligence 27
3.1. Origins of Collective Intelligence 27
3.2. Symptoms of Collective Intelligence in nature 30
3.2.1. Social structure of bacterial colonies 32
3.2.2. Social structure of insects: ants, termites and bees 33
3.2.3. Social structure of birds 39
3.2.4. Social structures among mammals 41
3.2.5. Collective Intelligence manifestations in nature – summary 42
3.3. Collective Intelligence computational model 43
3.3.1. Molecular model of computation 43
3.3.2. Formal description 45
3.3.3. Collective Intelligence Quotient – IQS 49
3.4. Designing a molecular model of computation 50
3.4.1. A proposal to generalise the ACO algorithm in the molecular computational model 53
3.5. Random Prolog Processor, implementing the molecular computation model 53
4. Market simulation models 56
4.1. Analysis of previous and current approaches and solutions 58
4.2. An attempt at a synthesis of market simulation models 63
4.2.1. Merchants as market players 63
4.2.2. Producers as market participants 64
4.2.3. Government as a market participant 65
4.2.4. Market modelling 65
4.2.5. Method of running simulations 66
5. Market model concept for the purposes of ASIHM processes simulation 68
5.1. Agent based systems 69
5.1.1. Agent definitions 70
5.1.2. Agent classifications 72
5.1.3. Multi-agent systems 72
5.2. Modelling an agent – the M-Agent architecture 74
5.3. Basic elements of the CIMAMSS system 78
5.3.1. Environment 78
5.3.2. Environment space 80
5.3.3. The agent in the CIMAMSS system – the market participant 83
5.3.4. Resources, goods and commodities 86
5.3.5. Decision-making 88
5.4. Market modelling 89
5.4.1. Budgetary limitation 92
5.4.2. Utility theory 93
5.4.3. Conclusions for agent modelling 98
5.4.4. Transaction modelling 99
5.4.5. Agent migration 104
5.4.6. Production in the CIMAMSS system 105
5.5. CIMAMSS model – final conclusions 106
5.5.1. Agent types and structure 107
5.5.2. The design of the computational layer 108
6. Pilot implementations of ASIHM process simulations 110
6.1. CIMAMSS model characteristics 110
6.2. Comments on implementing the CIMAMSS model 111